---
title: "Training large language models — بڑے لسانی ماڈلز کی تربیت"
source: "https://systems-analysis.info/int/Training_large_language_models_%E2%80%94_%D8%A8%DA%91%DB%92_%D9%84%D8%B3%D8%A7%D9%86%DB%8C_%D9%85%D8%A7%DA%88%D9%84%D8%B2_%DA%A9%DB%8C_%D8%AA%D8%B1%D8%A8%DB%8C%D8%AA"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Training_large_language_models_—_بڑے_لسانی_ماڈلز_کی_تربیت"
language: "ur"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Urdu"
revision_id: 8237
wiki_created_at: 2026-09-07T01:14:22Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:14:22Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:24:14Z
---

# Training large language models — بڑے لسانی ماڈلز کی تربیت

**بڑے لسانی ماڈلز (LLM) کی تربیت** — ایک پیچیدہ اور وسائل-طلب عمل ہے، جس کے دوران اربوں پیرامیٹرز پر مشتمل ایک Neural Network کو انسانی زبان کو سمجھنے اور تخلیق کرنے کے لیے متن کے وسیع ڈھیروں پر تربیت دی جاتی ہے۔ یہ عمل جدید LLM جیسے GPT، BERT، Claude اور Gemini کی تخلیق کا بنیادی پتھر ہے۔

## نظری بنیادیں

### Transformer فن تعمیر اور attention کا طریقہ کار

جدید LLM تقریباً مکمل طور پر **Transformer** فن تعمیر پر مبنی ہیں، جو متن کی لمبی ترتیبوں کو مؤثر طریقے سے پروسیس کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اہم ترین جزو **self-attention کا طریقہ کار** ہے، جو ماڈل کو پوری ترتیب کے سیاق و سباق میں ہر لفظ کی اہمیت کو وزن دینے کی صلاحیت دیتا ہے۔ اس سے دور دراز انحصاریوں کو پکڑنا اور ڈیٹا کو متوازی طور پر پروسیس کرنا ممکن ہوتا ہے، جو Recurrent Networks (RNN) کے مقابلے میں تربیت کو نمایاں طور پر تیز کرتا ہے۔

### بنیادی کام: اگلے token کی پیش گوئی

وہ بنیادی کام جس پر اکثر LLM (خصوصاً تخلیقی، جیسے GPT) کو تربیت دی جاتی ہے — وہ **لسانی ماڈلنگ** ہے۔ ماڈل تمام سابقہ tokens کی بنیاد پر ترتیب میں اگلے token (لفظ یا لفظ کے حصے) کی پیش گوئی کرنا سیکھتا ہے۔ باضابطہ طور پر، ماڈل ترتیب کے امکان $P(X)$ کو زنجیری اصول کے ذریعے توڑ کر زیادہ سے زیادہ بناتا ہے:

$P(X) = \prod\limits_{t = 1}^{T}P(x_{t}|x_{1},\ldots,x_{t - 1})$

تربیت کے لیے **کراس-انٹروپی لاس فنکشن** استعمال کیا جاتا ہے، جو ماڈل کی پیش گوئی کردہ امکانی تقسیم اور اصل اگلے token کے درمیان فرق کی پیمائش کرتا ہے۔

## تربیت کے مراحل

LLM کی تربیت کا عمل عام طور پر دو بنیادی مراحل پر مشتمل ہوتا ہے۔

### 1. Pre-training (ابتدائی تربیت)

یہ سب سے وسیع اور حسابی لحاظ سے مہنگا مرحلہ ہے، جس میں ماڈل زبان اور دنیا کے بارے میں اپنی بنیادی معلومات حاصل کرتا ہے۔

- **ڈیٹا:** ماڈل کو غیر لیبل شدہ متن کے بہت بڑے مجموعوں پر تربیت دی جاتی ہے، جن کا حجم کھربوں tokens تک پہنچ سکتا ہے۔ ڈیٹا کے ذرائع میں ویب صفحات (مثلاً Common Crawl)، ویکیپیڈیا، ڈیجیٹل کتب لائبریریاں (Google Books) اور کوڈ کے ذخیرے (GitHub) شامل ہیں۔
- **مقصد:** عالمگیر لسانی نمائندگی تشکیل دینا۔ ماڈل گرامر، نحو، حقائق اور یہاں تک کہ منطقی استدلال کے کچھ عناصر سیکھتا ہے۔
- **عمل:** یہ self-supervised learning ہے، جہاں لیبلز (درست اگلے tokens) خود ڈیٹا سے نکالے جاتے ہیں۔ تربیت ہزاروں GPU یا TPU کے جھرمٹوں پر ہفتوں یا مہینوں تک جاری رہ سکتی ہے۔

### 2. Fine-tuning (دوبارہ تربیت) اور Alignment (ہم آہنگی)

ابتدائی تربیت کے بعد «خام» ماڈل کو مخصوص کاموں کے لیے ڈھالنا اور انسانی توقعات سے ہم آہنگ کرنا ضروری ہے۔

- **Supervised Fine-tuning (نگران دوبارہ تربیت):** ماڈل کو ہدایات پر عمل کرنا سکھانے کے لیے لیبل شدہ ڈیٹا کے ایک چھوٹے لیکن معیاری مجموعے (مثلاً «ہدایت-جواب» کے جوڑے) پر دوبارہ تربیت دی جاتی ہے۔
- **RLHF (انسانی رائے پر مبنی Reinforcement Learning):** یہ ہم آہنگی کے لیے ایک اہم طریقہ ہے۔ اس عمل میں کئی اقدامات شامل ہیں:

1.  1.  انسانی annotators ایک ہی سوال پر ماڈل کے کئی جوابات کو بہترین سے بدترین تک درجہ بند کرتے ہیں۔
    2.  اس ڈیٹا پر **reward model** کو تربیت دی جاتی ہے، جو یہ پیش گوئی کرنا سیکھتا ہے کہ انسان کون سا جواب پسند کرے گا۔
    3.  بنیادی LLM کو Reinforcement Learning کے الگورتھم (مثلاً PPO) کے ذریعے دوبارہ تربیت دی جاتی ہے، reward model کو سگنل کے ذریعہ کے طور پر استعمال کرتے ہوئے، تاکہ زیادہ مفید، ایماندارانہ اور محفوظ جوابات تخلیق کیے جائیں۔

یہ دو مرحلاتی طریقہ کار (pre-training + fine-tuning/alignment) صنعت میں معیار بن گیا ہے، جو طاقتور اور ساتھ ہی قابل انتظام لسانی ماڈل بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

## عملی پہلو

### ڈیٹا: جمع کرنا، پیمانہ اور تیاری

ڈیٹا کا معیار اور پیمانہ LLM کی کامیابی کے تعین کنندہ عوامل ہیں۔

- **جمع کرنا:** موضوعات، اسالیب اور زبانوں کی وسیع کوریج کو یقینی بنانے کے لیے متنوع ذرائع استعمال کیے جاتے ہیں۔
- **صفائی اور فلٹرنگ:** ایک انتہائی اہم مرحلہ، جس میں نقل کا خاتمہ، کم معیاری یا نقصاندہ مواد کی فلٹرنگ اور ذرائع کا توازن شامل ہے، تاکہ ماڈل مخصوص انٹرنیٹ زبان پر زیادہ نہ سیکھے۔
- **Tokenization:** متن کو BPE یا SentencePiece جیسے الگورتھم کے ذریعے tokens (الفاظ یا ذیلی الفاظ) میں تقسیم کیا جاتا ہے۔ tokenizer اور ذخیرہ الفاظ کے حجم کا انتخاب براہ راست ماڈل کی کارکردگی اور معیار پر اثر انداز ہوتا ہے۔

### تقسیم شدہ تربیت اور حسابی وسائل

سیکڑوں ارب یا کھرب پیرامیٹرز والے ماڈلز کی تربیت کے لیے بہت بڑے حسابی وسائل اور تقسیم شدہ تربیت کی تکنیکوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

- **ہارڈ ویئر:** ہزاروں GPU (مثلاً NVIDIA A100/H100) یا TPU (Google) پر مشتمل سپر کمپیوٹر استعمال کیے جاتے ہیں، جو تیز رفتار نیٹ ورکس (مثلاً InfiniBand) سے جڑے ہوتے ہیں۔
- **Parallelism (موازی کاری):** حسابات کو تقسیم کرنے کے لیے پیچیدہ موازی کاری کی اسکیمیں استعمال کی جاتی ہیں:
  - **Data Parallelism:** ہر GPU پر ماڈل کی ہر کاپی اپنے ڈیٹا کے حصے کو پروسیس کرتی ہے۔
  - **Model Parallelism:** خود ماڈل کو حصوں میں تقسیم کیا جاتا ہے جو مختلف GPU پر رکھے جاتے ہیں۔ اس میں tensor (میٹرکس کی تقسیم) اور pipeline (پرتوں کی تقسیم) موازی کاری شامل ہے۔
  - **ZeRO (Zero Redundancy Optimizer):** Microsoft DeepSpeed کی تیار کردہ ٹیکنالوجی، جو پیرامیٹرز، gradients اور optimizer کی حالتوں کی نقل کو ختم کرتی ہے، جس سے بہت بڑے ماڈلز کی تربیت ممکن ہوتی ہے۔

<!-- -->

- **Frameworks:** ان پیچیدہ اسکیموں کو نافذ کرنے کے لیے خصوصی frameworks استعمال کیے جاتے ہیں، جیسے **DeepSpeed**، **Megatron-LM** اور Hugging Face Accelerate۔

## طریقہ کار کا تاریخی ارتقاء

- **1980-1990 کی دہائی:** n-gram پر مبنی اعداد و شماری لسانی ماڈل۔
- **2001-2010 کی دہائی:** RNN اور LSTM پر مبنی نیورل نیٹ ورک لسانی ماڈلز کا ظہور، جو طویل مدتی انحصاریوں کو بہتر طور پر پکڑتے تھے۔
- **2017:** «Attention Is All You Need» مقالے کی اشاعت اور Transformer فن تعمیر کا ظہور، جس نے متوازی تربیت کو ممکن بنایا۔
- **2018-2019:** پہلے pre-trained transformers — GPT-1 اور BERT کا ظہور، جنہوں نے «pre-training + fine-tuning» کے نمونے کو مستحکم کیا۔
- **2020:** GPT-3 کا اجراء جو پیمانے میں پیش رفت اور ابھرتی ہوئی *few-shot* صلاحیتوں کی آمد کی علامت بنا۔
- **2022:** ChatGPT کا آغاز اور مفید و محفوظ AI معاونین بنانے کے لیے RLHF کو ایک اہم طریقہ کار کے طور پر مقبول بنانا۔
- **2023-تاحال:** ملٹی موڈل ماڈلز کا دور (GPT-4، Gemini)، سیاق و سباق کی کھڑکی بڑھانے کی دوڑ اور agent صلاحیتوں کی ترقی۔

## کتابیات

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL.
- Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. NIPS.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. arXiv:2203.02155.

## روابط

- LLM کا تعارف — Hugging Face کا کورس